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import numpy as np
 
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print ('原始数组是：',a,'\n')

print ('迭代输出元素：')
for x in np.nditer(a):
    print (x, end=", " )
print ('\n')


a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是：') 
print (a) 
print ('\n') 
print ('原始数组的转置是：') 
b = a.T 
print (b) 
print ('\n') 
print ('以 C 风格顺序排序：') 
c = b.copy(order='C')  
print (c)
for x in np.nditer(c):  
    print (x, end=", " )
print  ('\n') 
print  ('以 F 风格顺序排序：')
c = b.copy(order='F')  
print (c)
for x in np.nditer(c):  
    print (x, end=", " )
print ('\n')

#numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状
a = np.arange(8)
print ('原始数组：',a,'\n')
 
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组：','\n',b,'\n')

#对每个元素进行处理，使用flat属性
print('迭代后的数组：')
for x in a.flat:
    print(x)

#.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
print ('以 F 风格顺序展开的数组：')
print (a.flatten(order = 'F'))#order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序

#numpy.ravel() 展平的数组元素，修改会影响原始数组
print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel(order = 'F'),'\n')

#transpose 函数用于对换数组的维度
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print ('原数组：','\n',a)
print ('对换数组：','\n',np.transpose(a))

# 创建了三维的 ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
 
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
# 现在交换轴 0（深度方向）到轴 2（宽度方向）
 
print ('调用 swapaxes 函数后的数组：')
print (np.swapaxes(a, 2, 0))


a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('向数组添加元素：')
print (np.append(a, [7,8,9]))
print ('\n')
 
print ('沿轴 0 添加元素：')
print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
print ('\n')
 
print ('沿轴 1 添加元素：')
print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))



a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。')
print (np.insert(a,3,[11,12]))
print ('\n')
print ('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')
 
print ('沿轴 0 广播：')
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
print ('\n')
 
print ('沿轴 1 广播：')
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))




a = np.arange(12).reshape(3,4)
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')
print (np.delete(a,5))
print ('\n')
 
print ('删除第二列：')
print (np.delete(a,1,axis = 1))
print ('\n')
 
print ('包含从数组中删除的替代值的切片：')
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))


a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('第一个数组的去重值：')
u = np.unique(a)
print (u)
print ('\n')
 
print ('去重数组的索引数组：')
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
print (indices)
print ('\n')
 
print ('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('去重数组的下标：')
u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (u)
print ('\n')
 
print ('下标为：')
print (indices)
print ('\n')
 
print ('使用下标重构原数组：')
print (u[indices])
print ('\n')
 
print ('返回去重元素的重复数量：')
u,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (u)
print (indices)



arr1 = np.array([True, False, True], dtype=bool)
arr2 = np.array([False, True, False], dtype=bool)

result_and = np.bitwise_and(arr1, arr2)
result_or = np.bitwise_or(arr1, arr2)
result_xor = np.bitwise_xor(arr1, arr2)
result_not = np.bitwise_not(arr1)

print("AND:", result_and)  # [False, False, False]
print("OR:", result_or)    # [True, True, True]
print("XOR:", result_xor)  # [True, True, True]
print("NOT:", result_not)  # [False, True, False]

# 按位取反
arr_invert = np.invert(np.array([1, 2], dtype=np.int8))
print("Invert:", arr_invert)  # [-2, -3]

# 左移位运算
arr_left_shift = np.left_shift(5, 2)
print("Left Shift:", arr_left_shift)  # 20

# 右移位运算
arr_right_shift = np.right_shift(10, 1)
print("Right Shift:", arr_right_shift)  # 5


print ('13 的位反转，其中 ndarray 的 dtype 是 uint8：')
print (np.invert(np.array([13], dtype = np.uint8)))
print ('\n')
# 比较 13 和 242 的二进制表示，我们发现了位的反转
 
print ('13 的二进制表示：')
print (np.binary_repr(13, width = 8))
print ('\n')
 
print ('242 的二进制表示：')
print (np.binary_repr(242, width = 8))


print ('将 10 左移两位：')
print (np.left_shift(10,2))
print ('\n')
 
print ('10 的二进制表示：')
print (np.binary_repr(10, width = 8))
print ('\n')
 
print ('40 的二进制表示：')
print (np.binary_repr(40, width = 8))
#  '00001010' 中的两位移动到了左边，并在右边添加了两个 0。


print ('将 40 右移两位：')
print (np.right_shift(40,2))
print ('\n')
 
print ('40 的二进制表示：')
print (np.binary_repr(40, width = 8))
print ('\n')
 
print ('10 的二进制表示：')
print (np.binary_repr(10, width = 8))
#  '00001010' 中的两位移动到了右边，并在左边添加了两个 0。